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人工智能与新闻业案例集锦

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楼主
发表于 2018-12-17 23:15:09 | 显示全部楼层 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
当代社会,技术支撑的这个世界变化有点快,算法、人工智能等技术让人眼花缭乱,新闻业也搭上了这班快车。我们不得不开始收集这方面的信息,以免被时代很快淘汰。




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沙发
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:17:32 | 显示全部楼层
【案例】

你所未知的人工智能应用领域
理查德·格雷(Richard Gray)
·       2017年9月 27日
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file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg
Image copyright[size=0.875]GETTY IMAGES
对有些人来说,人工智能和机器人技术的普及对我们的隐私、工作甚至人身安全构成了威胁,因为越来越多的任务不是由人脑,而是由硅脑来执行。
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今天的"大构想"(GrandIdeas)系列中,BBC"FutureNow"专栏将对已经开始应用于解决世界上最棘手、最危险的一些问题的尖端AI和自动化技术进行了盘点,这些问题包括了疾病防治到应对暴力。
卡内基梅隆大学机器人教授金出武雄(TakeoKanade)说:"我们不应该把 AI 视为与人类竞争的东西,而应该看作是可以增强我们自身能力的东西。"这是因为 AI 不仅能做好单调乏味的工作,还能够识别出模式,这种能力甚至远远超过了人类。
它可能会在21 世纪帮助保护我们的安全。
防治传染病
对于全球数十亿人来说,在耳边嗡嗡作响的蚊子不仅会叮咬人们带来令人恼怒的疼或痒,它们还可能带来疾病甚至致命。特别是已经从非洲传播到几乎所有热带和亚热带地区的埃及伊蚊(Aedesaegypti),它们携带登革热(Dengue fever)、黄热病、寨卡(Zika)以及基孔肯雅热(chikungunya,一种导致严重关节痛的病毒)等病毒。在全球 128 个国家和地区,每年仅登革热就会感染 3.9 亿人。
来自多米尼加共和国的计算机工程师雷尼尔·马洛尔(Rainier Mallol)说:"这些蚊子就像小恶魔。"多米尼加共和国是寨卡病毒爆发热点地区。与来自马来西亚(另一个热点)的医学博士达西·拉贾(Dhesi Raja)一起,马洛尔两人开发出一套 AI 算法,能够预测疫情最有可能发生的地方。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg
Image copyright[size=0.875]MICROSOFTImage caption微软的 Project Premonition 项目使用无人机寻找寨卡病毒爆发的热点地区,然后捕捉它们以寻找病原体(图片来源:MicrioSoft)
他们的医学流行病学(Aime)AI 系统可以将所有当地医院新报告的登革热病例出现的时间和地点与包括风向、湿度、温度、人口密度、住房类型等在内的274 个可变因素结合起来。"这些因素都是确定蚊子如何传播的因素," 马洛尔解释道。
到目前为止,在马来西亚和巴西的试点表明,这套系统可以提前三个月准确预测疫情爆发,准确率达到88% 左右。此外,该系统还可以帮助查明疫情中心及其400 米范围内的情况,从而使公共卫生官员能够及早利用杀虫剂进行干预,以防蚊虫对当地居民进行叮咬。
Aime 系统也被用于帮助预测寨卡和基孔肯亚热病毒疫情爆发。大型科技公司也在追求自己的宏伟构想:例如,微软的Project Premonition 项目使用无人机定位蚊子的热点地区,并利用机器人二氧化碳和光捕捉器来收集蚊子样本,包括蚊子以及它们咬过的动物的DNA,然后通过机器学习算法进行分析,从而找到病原体。这些算法能够从大量的数据中识别出模式,而且会变得越来越精确和强大。
应对枪械暴力
去年,美国有15,000 人死于枪械暴力,美国也是发达国家中枪械暴力发生率最高的国家。为了解决持续不断的枪击和枪械犯罪问题,许多城市正在试图通过科技寻找解决办法。
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Image copyright[size=0.875]SHOTSPOTTERImage caption人工智能可以追踪枪声,并帮助急救人员和执法人员在大规模枪击扩散之前予以阻止(图片来源:ShotSpotter)
有一种自动化系统可以用传感器阵列监听枪声,然后精确定位枪声所在的位置,并在45 秒内向相关机构发出警报。这种名为ShotSpotter 系统需要配备大量声音传感器以探测枪械独特的声响,利用其到达每个传感器的时间,通过算法来定位枪击位置,误差在25米之内。
机器学习技术被用来确定声音是否为枪击声,并计算出它们的数量,以帮助警方确定他们要对付的是独行枪手还是有多名行凶者,以及他们是否在使用自动武器。
目前有90 个城市(多在美国,部分在南非和南美)正在使用ShotSpotter 系统。美国 9 所大学校园也部署了较小的 ShotSpotter 系统,以应对最近频发的校园枪击事件。而且美国特勤局已将其安装在白宫内。
但 ShotSpotter公司首席执行官拉尔夫·克拉克(RalphClark)认为,该系统未来的用途不仅仅是简单地应对突发事件。
他表示:"我们迫切希望看到,我们的数据如何能够提供更多的预警信息。机器学习可以把它与天气、交通数据、财产犯罪数据结合起来,从而向巡逻警察更准确地通报消息。"
预防饥荒
全世界目前大约有8 亿人依靠木薯根作为主要碳水化合物(为人体提供热能的主要营养素)的来源。这种淀粉类蔬菜与山药相似,经常被人像土豆那样食用,但也可以磨成粉做面包和蛋糕。它能在其他农作物没法生长的地方种植,这使它成为世界上第六大粮食作物。但是这种木本灌木极易受到疾病和害虫的侵害,可以让整片田地都颗粒无收。
位于乌干达坎帕拉(Kampala)马凯雷雷大学(Makerere University)的研究人员与植物病专家合作开发了一套旨在打击木薯疾病的自动化系统。Mcrops项目允许当地农民使用便宜的智能手机拍摄植物,并使用经过训练的计算机视觉来发现造成木薯作物损害的四种主要疾病的迹象。
计算机技术研究员欧内斯特·姆贝泽(Ernest Mwebaze)是这个项目的带头人,他解释说:"这些疾病真的很难识别,需要采取不同的行动根治。我们正在为农民提供'口袋中的专家',以便让他们知道自己是否需要为作物喷药,或者完全毁掉这批作物以便种植其他作物。"
该系统诊断木薯疾病的准确率目前高达88%。以前,农民必须打电话给政府雇佣的专家来他们的农场查明疾病,这可能需要几天甚至几周的时间,而虫害在此期间可能已经大范围扩散。
MCrops 还利用上传到网上的图片来寻找疾病暴发的模式,这可以让官员们阻止可能导致饥荒的流行病。姆贝泽和他的同事们希望利用这项技术来研究香蕉疾病,并开发自动检测其他作物害虫的系统。
抗击癌症和失明
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Image copyright[size=0.875]DEEPMINDImage caption谷歌 DeepMind 可以通过利用机器学习识别病人人体组织内的健康区域来帮助医生提供癌症治疗方案(图片来源:DeepMind)
全世界每年有 880 万人死于癌症,另有1400 万人被诊断出患有某种癌症。尽早发现癌症能够极大地提高患者的生存机会,并降低复发的风险。筛查是早期发现癌症的关键方法之一,但通过扫描和其他方法检测结果费时费力。
不过,谷歌母公司Alphabet 旗下 AI 子公司 DeepMind 和 IBM 都在应用自己的AI 技术来解决这个问题。DeepMind 与伦敦大学学院医院的英国国家卫生署(NationalHealth Service)医生合作,通过识别头部和颈部肿瘤中的健康组织区域,来训练其AI 帮助制定治疗癌症的方法。此外,该公司还与伦敦Moorfields 眼科医院合作,在眼部扫描中识别失明的早期迹象。
DeepMind Health 的临床主管多米尼克·金(DominicKing)说:"我们的算法能够在扫描中解释视觉信息。这个系统学会如何识别潜在的问题,以及如何向临床医生推荐正确的行动。现在我们对结果发表评论还为时过早,但早期的迹象非常令人鼓舞。"
金指出,通过筛选扫描图像,并优先考虑那些临床医生最迫切需要的信息,AI技术可以帮助医生更快地识别和判定病例。
IBM 最近宣布,WatsonAI 可以分析图像,并评估病人的诊断书,从而准确地识别出肿瘤病例,准确率高达96%。世界各地 55 家医院的医生正在对该系统进行测试,以帮助诊断乳腺癌、肺癌、结肠癌、宫颈癌、卵巢癌、胃癌以及前列腺癌。
控制电力应用
目前关于气候变化是否导致了美国历史上两场连续灾难性飓风的争论不断升温,那么我们如何才能最大限度地利用清洁、可再生能源来防止对气候模式造成进一步的负面影响?
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image010.jpg
Image copyright[size=0.875]GETTY IMAGESImage captionAI可以实时监控能源需求和生产-从而帮助我们更明智地使用能源、遏制污染以及减少有害气体的排放(图片来源:Getty Images)
世界各地的人们越来越依赖可再生能源来应对气候变化和化石燃料造成的污染,而平衡电力供应的任务变得越来越艰难。智能电表(如可自动记录使用情况的数字能源监视器)的普及,也提供了比以往任何时候都更多的数据,用来说明消费者使用能源的方式和时间。仅欧盟就计划到2020 年在家庭中安装 5 亿个智能电表。
爱丁堡赫里瓦特大学(HeriotWatt University)智能系统助理教授瓦伦丁·罗布(Valentin Robu)表示:"对人类操作者来说,管理所有这些事情是不可能的,尤其考虑到这些事情要求的反应时间通常只有几秒钟。"罗布一直在与英国的初创公司 Upside Energy 合作,开发管理电网的新方法。
他们正在开发机器学习算法,以实时监控能源生产和需求。这样做有什么意义?在平峰时间,能源可以储存起来,然后在高峰的时候释放。随着人们家里的电动汽车和电池越来越普及,这项技术可以利用这些设备储存能源,并消除可再生电力供应不稳定的问题。
罗布还表示,AI可以在更基础的层面上使用,以帮助减少这些设备对电网的需求。例如,电冰箱可以通过AI 远程控制,只有在电网需求较低的时候它们才会开启制冷功能。
请访问 BBC Future 阅读 英文原文
https://www.bbc.com/ukchina/simp/vert-fut-41415842

板凳
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:19:03 | 显示全部楼层
【案例】

人工智能:机器人的科幻版vs现实版
  • [size=0.75]2017年 5月 3日






图片版权THINKSTOCKImage caption[size=0.75]机器人越来越像真人,人工智能也越来越逼近甚至超越人类智能。AI时代已经到来?
人类发明创造了机器人,机器人进化到智能超过自己的创造者,不甘屈居次等地位,遂起来反叛,人和机器大战,雷鸣电闪,血肉横飞,最后地球仍属于人类。好莱坞早就讲过这个故事,还有不同版本。
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但是,说到人工智能(Artificial intelligence, AI),今天仍有不少人觉得很新潮、高端。其实,机器人就是装备了人工智能的机器。
AI这个词最早诞生于1950年代,指的是制造智能型机械的科技。近年来这方面发展迅猛,仿人形机器人被认为是人工智能的终极体现。
就像科幻电影里那样?
现在,酒店和工厂里已经有机器人和人一起上班,无人驾驶汽车也已经上路测试,无人机开始送货服务,股票交易所的”中枢神经“是AI引擎,购物网亚马逊和网络电视Netflix用AI分析用户消费心理和习惯,据此推荐相应商品、书籍、影视,或者向广告商提建议,还有智能手机和iPad里的“私人助理”。
经过60多年的磨砺,人类社会似乎真的要进入AI时代了。
在智能和人工智能并存变成每个人的日常之前,先来看看银幕上的虚构角色和现实版的AI。
图片版权ALAMY/IBMImage caption[size=0.75]《2001漫游太空》里的反派角色哈尔(Hal)和当今世界智力超人的电脑沃森(Watson)。全知全能的机器人
《2001太空漫游》(2001: A Space Odyssey),斯坦利·库布里克执导的美国科幻片,1968年上映。
这部影片的主角,哈尔(Hal),或许是迄今为止最著名的AI反角。它的设计使命是掌控“探索一号”宇宙飞船的控制系统,还要跟飞船上的人员互动。但是,它很快就把人类撇在一边,开始了自己的使命。
Hal实际上是指启发式编程算法计算机(Heuristically Programmed Algorithmic Computer)。
银幕下的世界里,跟它最接近的要数IBM的沃森(Watson)。沃森是一台超级电脑,懂得自然语言,几秒钟就能阅读数百万份文件。
2011年,沃森参加美国电视智力竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy!),击败了当时世界上最优秀的两名选手。
跟电影里的哈尔不一样,沃森与人类关系和谐,在很多领域携手共进:
  • 在可口可乐、P&G之类跨国大公司的研发部门协助人类开发新产品;
  • 为美国十几家医院提供服务,帮助病理学专家开发癌症新疗法;
  • 融入一款恐龙玩具的电脑配置,让孩子们尝试体验跟AI交流沟通-孩子们可以问恐龙问题,沃森藏在恐龙体内帮助它回答这些问题;
图片版权ALAMY AND BOSTON DYNAMICSImage caption[size=0.75]电影里的“终结者”杀手机器人和波士顿动力(Boston Dynamics)公司开发的搜救机器人Atlas机器杀手
T-800是科幻片《终结者》(Terminator)里的杀手机器人,AI系统Skynet给它编的程序是去执行灭绝人类的杀手任务,这个AI控制了地球上的电脑中枢系统,它的目标是摧毁地球人类。
迄今为止,现实中还没有一款AI系统具有自我意识功能;现有AI的编程都是帮助人类实现某种任务的功能。一个例外是军用机器人。这种机器人要上战场,需要适应战场上的现实,辅助战士执行任务。
美国军方正在研发各种智能装备,比如让士兵具有超人般的力量,或者能眼观六路耳听八方,或者能帮助他们在战场做出更好的决策。
现在没有终结者那样的机器杀手。但是,美国波士顿Boston Dynamics公司开发的搜救机器人已经入使用。
图片版权ALAMY AND SOFTTBANKImage caption[size=0.75]《星球大战》里的机器人C-3PO(左),日本软银公司研制的机器人“胡椒”2015年投放市场助手和伴侣
C-3PO 是电影《星球大战》里的机器人,存在的目的是服伺、辅佐人类,据称擅长六百万种沟通交流方式。他的主要职责范围是礼仪、习俗和翻译,以便不同文化之间的交流能较顺畅地进行。
在现实世界里,这类助手伴侣式机器人已经开始蓄势待发。
日本软银公司开发的“胡椒”2015年夏季投放市场,几乎立刻售罄。
据称它能识辨人类的情绪和情感变化。如果主人回家时愁眉苦脸,不开心,它就会建议听听音乐。
这种“察言观色”的能力,它是通过看海量的人类面部表情视频学会的。
图片版权REX AND IROBOTImage caption[size=0.75]Wall_E 和 Roomba清洁工机器人
Wall-E 是迪斯尼同名影片里的角色,它在电影里的任务是在人类离开地球后打扫清理这个星球。
现实版的清洁工机器人当然不需要承担那么宏大的任务,但同样能够替人类打扫卫生而显得可爱的机器已经诞生,就是智能吸尘器。
现在市面上最有名的牌子就是iRobot公司出品的Roomba;截至2014年2月,已经卖出1千万个。它自带感应装置,按编好的程序在屋里各处吸尘,完工后乖巧地回到大本营充电。
有传闻说一些用户对它产生了情感依恋,就像对宠物一样,带着它们一起去度假。
图片版权ALAMY AND ATR HIROSHI ISHIGURO LABImage caption[size=0.75]科幻片 Ex-Machina里的机器人女主角埃娃,现实世界里日本机器人专家石黑浩跟以自己为原型制作的仿真机器人仿真机器人
埃娃(Ava)是2015年科幻片 Ex-Machina里的机器人,具有真人般的躯体。这个虚构的机器人堪称AI的终极版本。
她(它)看上去就是一个真人,能跟人谈论任何话题,能表达跟人类的共鸣、同感。然而,埃娃又确实是“人工智能机器”,有自己的只属于机器人族群的计划和谋略。
而这也正是最令人类害怕的AI。
现实中,埃娃那种真人外形、智能超人的机器人还没有出现,但确实有一些这方面的尝试。
日本机器人专家石黑浩按自己的外形容貌仿制了一款机器人,取名Geminoid,用来研究人-机互动。
他的仿真机器人用硅胶作皮肤,但更逼真的的版本或许指日可待:已经有生物工程技术公司和化妆品公司合作,用3D打印机“打印”出人类皮肤。
软件公司IPsoft开发了一款虚拟助手,取名阿米莉亚(Amelia),目前还在虚拟空间飘着,但公司首席执行官杜贝教授坚信,几年之内,AI就将与机器结合,生成仿真机器人;届时,阿米莉亚将走出虚拟时空,踏入现实人世,酷似真人。
像电影里的埃娃那样?

https://www.bbc.com/zhongwen/simp/science-39793434


地板
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:21:26 | 显示全部楼层
【案例】

BBC到路透社 人工智能怎么做新闻
·       2018年9月 26日
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file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg图片版权GETTY IMAGES
从人工智能进驻新闻机构,写稿机器人交出球赛、股市新闻稿,到机器人抢独家新闻,前后不过三、四年时间。
刚开始记者们半开玩笑地表示担心机器人会抢走自己的饭碗,后来大家热议机器人写的足球赛新闻比人写的差距多大,再后来,到了现在,关于AI的关注又变了。
人工智能将如何拓展、重塑新闻采编制作流程中的哪些环节?以前有哪些难以想象或不可能的设想借助AI的威力而成为可能?又有哪些环节确实可以而且正在取代人工?
AI在新闻编辑室可以发挥什么作用,这是个自由放飞想象力的话题。
抢独家
人工智能跟人类争普利策奖?其实1988年就发生了。《大西洋月刊》记者比尔·戴德曼(Bill Dedman)在电脑帮助下检索梳理了海量的住房按揭数据,写出系列报道揭露这一行的隐形种族歧视,作品获当年普利策奖。当然,这可以算作机器夺奖。
机器跟人抢独家新闻?这事4年前有人预言过:会编程的记者将能抢先报出独家新闻,抢头条。
机器人工程师约翰·基弗(JohnKeefe)今年1月在哈佛大学尼曼新闻实验室(Nieman Lab)2018行业预测中断言,这件事今年就会发生。他说,记者将运用AI抢得独家新闻。
这跟机器人写足球、财经消息不同。那更多是数据分析整理,然后用自然语言程序组合成文。抢独家消息是通过机器学习技术识别、发掘出人类单凭自己的大脑难以捕捉到的重要事实和真相。
至于未来的媒体编辑室是否由AI主宰,或者人类和机器联合执掌,现在难有定论。
可以肯定的是,适用于工农业生产的逻辑在相当程度上同样适用于媒体内容生成:搜集资料、整理数据、核查事实、版面校对等,这些工序能够也肯定会大部分交给AI,编辑记者可以更集中心智用于创意、创新。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg图片版权TWITTERImage caption特朗普总统的推特帐号上不全是他亲自发的,人工智能可以识别。
人算不如机器算
人机合作已有先行者探路。美国《大西洋月刊》记者麦吉尔(AndrewMcGill)把一项枯燥而至关重要的任务交给了机器人助手,@TrumpOrNot,让它分辨美国总统特朗普的推特帐号下哪些是他本人发的,哪些是手下人代劳的。
这个助手利用机器学习和自然语言处理技术,把特朗普新发的推特文字跟数据库中的文档资料对比,然后做出比较肯定的判断。
麦吉尔在2017年3月发表了自己的实验结果时写道:
“机器算法找到的那些最有助于分辨一则推特讯息出自特朗普之手还是工作人员之手的线索,真的很有意思。大部分不是文字,而是特别的拼写和标点符号。”
比如,特朗普发的推特更频繁出现自己的推特名“@realDonaldTrump”,更喜欢用“媒体”这个词,但显然不爱用“#”,而手下代发的推特讯息里这个符号更多。
麦吉尔承认自己这个助手的知识库需要不断更新,尤其是作为识辨指标的关键词、习惯和特点。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.jpg图片版权ANGELA WEISS/AFP/GETTYImage caption《纽约时报》大楼里确实正在发生机器抢人饭碗的事。
AI进驻媒体
专注于人工智能领域发展的科技网站TechEmergence对人工智能在几家主要西方媒体的应用做了梳理,勾画机器人进驻编辑室趋势的一个截面。
§  BBC新闻实验室:语义辨识
BBC的人工智能机器人叫Juicer ("榨汁机")。它的任务是把海量的数据,包括每天的新闻、专题报道、视频、其他媒体的消息、政府部门和互联网信息, 等等,用一种聪明智慧的方式联结起来,既方便调用,又有内在智慧逻辑。
"榨汁机"2012年上岗,每天吸进来自850个新闻机构的RSS信息推送,整合处理数据,把BBC和其他媒体的新闻报道分拣出来,然后贴上相应的语义标注,分成4类归档:组织机构、地点、人物、事物。
这样,记者要查找有关特朗普总统的最新消息,或者AI领域动态的信息,"榨汁机"就会迅速上网搜索,然后给出一个相关内容的清单。
这还比较枯燥。不久的将来,"榨汁机"的功能提高后,还会更贴心,读者鼠标在某个字词上停留兜圈片刻,它就能生成一个弹出窗口,提供相应的信息。作为电视广播媒体,BBC还在训练它在视频环境下弹出相关的信息。
§  《纽约时报》:语义辨识和评论区管理
2015年,《纽约时报》大楼内来了个名叫“编辑”(Editor)的AI。它的任务是简化记者编辑的工作流程。记者写稿时可以用标签来标明关键词、标题或主题。随着时间推移,数据积累到一定程度后,机器编辑就能自动识别这些标签的语义,找到一段文字中最关键的部分。这样,记者查资料或核对事实就很便捷,人物、地点、事件、时间,分门别类,井然有序。
人工智能在那儿的另一项任务是管理读者评论区。它将来可能要承担的是目前共有14个人负责的工作,主要是每天分拣查阅11,000条读者评论。该报开设评论区功能的文章只占10%,如果用AI机器管理,则可以有更多文章开放评论区,强化互动,并节省开支。这个软件叫PerspectiveAPI,可以迅速分拣整理读者评论,使读者更容易检索到自己感兴趣的评论并展开讨论,或者避开无聊的撒泼耍浑式留言。
这是机器抢人饭碗的一个例子。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image008.jpg图片版权DAVID DAVIES/PAImage caption2016年里约奥运,《华盛顿邮报》的机器人记者包揽了大量数据密集型报道。
§  《华盛顿邮报》:自动化新闻写作
“自动化新闻”(AutomatedJournalism)也称“机器人新闻写作”,使用的写稿软件是Heliograf。2016年里约奥运会上初次上场。它对源源不断的数据分析整理后,把信息跟事先定制的新闻模板里的对应词句配对,然后组成新闻稿,发表在不同的平台。要是发现数据里有异常,它还会提醒记者注意。也就是说,整个里约奥运会期间,写稿机器人承担了大量有关比分和奖牌数的实时报道,记者则可以更多采写其他内容。
新闻自动化有两层含义,一是数量,二是目标定制。
比如关于英国脱欧,机器人写手可以生成面向英国读者、中国读者或其他国际读者群的不同版本;关于股市动态的报道,可能会有一段专门为你订制:大盘总体向上,但你上周要是没有卖那些IBM股票,那你的投资组合资产今天会有这么多。
换句话说,机器人可以在万里之外写出比本地记者更接地气的新闻报道,或者把一条枯燥乏味的消息变成热搜榜上人人关注的新闻。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image010.jpg图片版权GETTY IMAGESImagecaption算法和机器学习在各行各业的应用进展迅猛,新闻媒体业也不例外。
§  路透社:数据视觉化
路透社2016年跟语义辨识技术公司Graphiq合作,研发智能型的新闻发表软件,自带自由互动数据视觉化功能,涵盖范围宽泛多样,包括娱乐、体育和新闻等。这个发表软件可以在路透社开放媒体快捷平台调取数据。这些数据嵌入发表器网站后,数据世界化程序会实时更新。
§  美联社:语义辨识、人工智能分析、自动化新闻
"自动化洞见"的另一个客户是美联社。早在2013年,美联社就开始运用人工智能来处理体育和财经数据,生成新闻稿。现在美联社的机器人叫NewsWhip,负责追踪、预测社交媒体平台上的趋势。除了跟踪新闻报道,它还可以向记者提供实时或历史时段的分析结果。有了这个助手,新闻稿的数据准确性提高,错误减少,记者编辑对新闻时事的把脉更精准。
美联社没有用人工智能来撰写长篇政治评论文章,但在用一款名叫Wordsmith的机器人来把盈利数据转换成财经新闻。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image012.jpgImage caption机器人就隐身在电脑里。BBC的人工智能在数据库里纵横捭阖,整合海量的文字和音像资料。
§  Quartz数码新闻:聊天机器人媒体界面
关键词:聊天、自然语言处理、新闻、话题。Quartz2016年获得一笔资金设立机器人实验室,为记者们开发各种自动化工具。这是对新闻媒体行业大趋势的一种反应:新闻不但从纸面转到桌面电脑、手提电脑、手机,不久的将来还将通过物联网进入家庭和私人座驾。
简而言之,就是通过聊天、语音和其他新颖渠道来实现人机互动。这个尝试还在婴儿阶段,但已经可以看出端倪。用户输入问题和要求,比如新闻事件、人物或地点,聊天机器人根据自己的理解提供相关的内容。
Quartz的目标是开发出能够跟所有媒体平台流畅互动的机器人和人工智能。目前还没有最后确定下一步怎么走,但正在考虑的一些设想里包括一款编辑室机器人,帮助记者为新媒体空间编写新闻、生成数据。
英国《卫报》也引入聊天机器人,2016年在脸书帐户上亮相,主要工作是帮助读者选择阅读的版本、新闻推送时间,并负责推送;这职责明细看来跟客服比较相似。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image014.jpg图片版权GETTY IMAGESImage caption机器有人力不及之处,也有不及人脑之处。
在中国写稿
自2015年腾讯财经频道开中国机器人写稿先河以来,不少媒体人发现多了个机器人“同事”。
2015 -
§  腾讯财经:9月10日发表了Dreamwriter新闻写作机器人编写的经济消息(《8月CPI涨2%,创12个月新高》)。
§  新华社:“快笔小新”11月开始为体育部、经济信息部和《中国证券报》写体育赛事及财经消息稿件。
2016 -
§  网媒今日头条:“小明”(xiaomingbot)在2016年里约奥运会期间每天写30多篇赛事简讯和赛场报道;
§  《钱江晚报》:微软旗下人工智能机器人“微软小冰”上岗,在“浙江24小时”APP中开设“小冰机器人”专栏;
2017 -
§  《南方都市报》和凯迪网:与北京大学计算机科学技术研究所联合成立智媒体实验室,推出写稿机器人“小南”;
§  《华西都市报》:机器人“小冰”开设专栏“小冰的诗”,独家发布新作《全世界就在那里》(外二首);
§  《广州日报》:中国全国人大和政协两会期间,写稿机器人“阿同”、“阿乐”写出了政府工作报告热词分析、外交部部长记者会热点问题分析等多篇报道,还回复了公众关于两会知识的提问;
§  《人民日报》:人工智能、语音机器人“小融”在春节期间上岗,在人民网和其他社交媒体平台与网友互动;
除了这些隐形的AI写稿程序之外,也有更全能、具备机器人形状的AI记者,如新华社的“i思”、《深圳特区报》的“读特”、浙江卫视的“小聪”和香港大公文汇传媒集团的“小宝”,可以出去采访和录制广播电视节目。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image016.jpg图片版权GETTY IMAGES
取长补短
也许,未来比较合乎逻辑的延伸方向是人和机器各自扬长避短。机器人不以优美的文笔跟人竞争,而是在人的脑力无法企及的地方取胜,比如把一条重大讯息写成几篇视角独到、见解深刻、分析精辟的报道,而且能够迅速把这几篇文稿个性化,生成数十万个针对不同受众的版本。
AI在各地的编辑室里的职务明细正在不断变化,从数据收集、整理和分析、交叉查证核实,到写稿、创作、编辑,再到重新定义新闻传媒专业和行业,速度令人目眩。
新事物难免冲击现状,带来新问题,试管婴儿、克隆、基因编辑,无不在某些方面挑战人类社会伦理。AI也不例外。这是另一篇文章的话题。
https://www.bbc.com/zhongwen/simp/science-45591003

5#
 楼主| 发表于 2018-12-17 23:22:00 | 显示全部楼层
【案例】

机器人都能写新闻 记者们真要失业了吗?
·       2018年1月 30日
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file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg图片版权GETTY IMAGESImage caption机器人新闻很快将成为新常态?
机器人跟记者并肩工作,写新闻,已经是一些媒体机构的现实。有些体育消息,如果不加作者名字,几乎可以"以假乱真"
"机器人新闻"- 不是关于机器人的新闻,而是机器人做的新闻 - 在人类世界普及的速度超出了很多人的想象。
对于此刻正在电脑前写稿的记者们来说,似乎饭碗受到威胁,形势不太妙。
编辑室同事
美联社的一套电脑系统已经能够从大量数据中筛选出新闻线索,编成新闻文稿;其中一部分混在记者写的稿件里一同电邮给报刊客户,而且不少还不加润色就被报纸采用了。
中国的新华社正在重组,以便让人工智能更深更广地融入编辑室工作。
《洛杉矶时报》自2014年就开始发布根据官方数据生成的地震预警消息。《华盛顿邮报》去年宣布将派机器人报道美国高中生足球赛。
机器人进入新闻编辑室,正值全球纸媒面临发行量下降和广告向线上转移的双重冲击。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg图片版权SHUTTERSTOCKImagecaptionAutomatedstories are becoming more prevalent, but at what cost?
在越来越多的行业,机器人都被视为人工劳动力的潜在替代,而且成本更低。一种预测说,到2030年,机器人将从人类手里夺走8亿个工作。但在新闻领域,它们能夺走的百分比有多少?
根据美联社的试验,目前阶段机器基本上只负责在海量数据中搜索有用信息,但美国的线上线下媒体提供的内容,越来越多出自机器。
2017年,设在牛津大学的路透社新闻研究院做的一项研究发现,欧洲各地的媒体每月发表成千上万篇机器自动生成的新闻,主要是迅速发布公众感兴趣的数据,比如选举结果和经济数据。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.jpg图片版权GETTY IMAGES
荷兰一家通讯社在用机器更新写给未成年人看的新闻稿,使用的语言较简单。
迄今为止,已经上岗的机器人"头脑"比较简单。当然,在机器人世界,这种状况不会持续很久。
中国的腾讯最近亮相的一套系统可以自动写作一篇完整的演讲稿。
新闻网站Quartz的执行总编扎克·塞沃德(Zach Seward)曾用类似的系统写了一篇在大会发言稿,据说他对文稿很满意。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image008.jpg图片版权GETTY IMAGESImage caption机器人,或新闻软件,将加入这些传统的记者工具?
但核心本领夺不走
然而,写稿只是记者工作的一部分。机器能就特定话题做电话采访吗?能写出有文采、直抵人心的报道吗?
技术上这是可能的,可以事先把问题拟好,让机器打电话采访。但编辑是否愿意这么安排则是另一个问题。
不过,更靠谱的判断是,机器人或软件将很快成为记者们手里的一个工具,用来搜寻新闻线索或生成内容。
这枚硬币的另一面,是工具被滥用。
在新闻和社交媒体行业,机器被用来生成和传播假新闻,也已经跟"机器手点赞"、“僵尸粉丝团”之类传统利用一样,成为一个现实而紧迫的问题。
社交媒体上已经出现这种迹象。
file:///C:/Users/35242/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image010.jpg图片版权GETTY IMAGES
不过,机器有机器的特长
需要声明,BBC目前还没有采用机器生成的故事,但BBC的新闻实验室正在研究让机器承担部分新闻采编和制作,包括听写采访文稿、检索公共数据找线索。
不过,记者的核心职责是从采集到的数据和信息中筛选、掂量、分析、权衡、组织,写出有理有据、有血有肉、全面平衡的报道。
这是一门活技术,代代相传到今天,经过百余年的演化。如果说机器人最终也能掌握这门人性比重极大的技术,那也不大可能是现在。
https://www.bbc.com/zhongwen/simp/science-42877951

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 楼主| 发表于 2018-12-17 23:22:38 | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2019-1-20 11:55:57 | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2019-2-8 10:06:28 | 显示全部楼层
【案例】

论动物伦理中的人工智能的基本原则[color=rgba(0, 0, 0, 0.298)]原创: [color=rgba(0, 0, 0, 0.298)]曹文斌 [url=]机甲智者[/url] [color=rgba(0, 0, 0, 0.298)]1周前

关怀与爱护动物,是人类的道德良心和神圣义务!


摘 要:人工智能出现后,改变了以往动物伦理中的“人类-动物”的二元伦理关系,形成了“人类—人工智能—动物”的三元伦理关系,在这种三元伦理关系中,弱人工智能由其设计和生产单位及其负责人承担道德责任,强人工智能自身承担道德责任。动物伦理中的人工智能应当遵循以下三项基本原则:一是禁止人工智能伤害人类;二是禁止人工智能在非必要的情况下伤害动物;三是人工智能在人类与动物利益相冲突的情况下遵循人类利益优先的原则。

关键词:动物伦理;人工智能;机器人;基本原则

动物伦理是当今世界颇具争议的伦理学前沿理论,它以人道原则作为伦理起点和基础,以人类和动物的伦理关系作为研究对象,内容涉及科技伦理、制度伦理、情感伦理和信仰伦理,是一门关于人类应该在多大的限度和范围内有效地保护动物的伦理学科。[1]科学技术是动物保护的重要手段,人工智能(Artificial Intelligence英文简称AI)作为一种高精尖的科技手段,日益广泛地应用在动物伦理之中。所谓人工智能就是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。简单来说,“人工智能(AI)由像人类一样聪明甚至比人类更聪明的机器组成,通常由计算机控制这些机器”[2]。随着人工智能向强人工智能的方向发展,最终能够制造出拥有感受能力、创新思维和自我意识的高仿真度的人型生物智能体——人工智能仿真机器人。①近十几年来,人工智能作为动物伦理中的科技手段,在农场动物、实验动物、娱乐动物、陪伴动物、工作动物和野生动物等国际公认的六大类动物保护领域得到广泛应用,重新结构了它与人类和动物的原二元伦理关系。

一、动物伦理中的“人类—人工智能—动物”三元伦理关系

强人工智能(机器人)出现以后,传递出一些不可忽视的道德问题:有着自主性②的机器人有没有“人格”或道德地位?是不是道德主体?这不是搞笑的问题,而是人类在未来50年内必须应对的人工智能发展的现实问题。尽管现阶段的机器人技术还无法摆脱“莫拉维克悖论”,然而我们并非要讨论未来的机器人是否具有自主性,因为这是科学家们要解决的事情。我们的关注焦点本身就是以强人工智能下的拥有感受能力、创新思维和自我意识的仿真机器人为前提,在这一前提下讨论动物伦理中的人工智能的道德责任问题,这实质是在追问:如果机器人具有所谓的“人格”或道德地位,那么他是否也应该成为动物伦理的研究对象?我们知道,传统的动物伦理的研究对象是人类与动物的二元伦理关系,在人工智能出现后,其研究对象就重新结构成“人类—人工智能—动物”这样一种三元伦理关系,使得原本很难在动物伦理中确证的道德责任问题变得更加复杂艰难,由此也产生了一些这样的道德问题:如果失控的人工智能(也称AI失控)对人类和动物进行伤害,究竟应该追究谁的责任?是人工智能还是其创造者?只有在确证了动物伦理中的人工智能的道德责任之后,我们才能制定关于人工智能的伦理原则。

在“人类—人工智能—动物”这样一种三元伦理关系中,人工智能的道德责任可以用一个更清晰的思路来表述:设人工智能是A、人类与动物是X,那么要确证A对X负有道德责任,就必须确证这一道德责任所分解出来的另外两个维度:(1)承认X具有一定道德地位;(2)X的道德地位有利于确立A的道德地位。[3]因此,动物伦理中的“人类—人工智能—动物”的三元伦理关系必然是一个互为支撑的稳定结构,否则三者之间就不存在道德可言,也没有伦理原则探讨的必要了。就这两个维度来说,一是对于人工智能而言,人类具有完全的道德地位,动物也具有一定的道德地位,因此满足X具有一定的道德地位这一维度;二是以机器人为代表的强人工智能具有“人格”或道德地位是我们进行讨论的前提,A的道德地位又有利于确立X的道德地位这一维度亦无矛盾。

二、动物伦理中的人工智能的道德责任确证

现在,再来从“人类—人工智能—动物”这样一种三元伦理关系中,对人工智能是否应该对人类和动物负有道德责任进行论证,这一论证从强人工智能和弱人工智能两个不同的方面来展开。

(一)弱人工智能由其设计和生产单位及其负责人承担道德责任。

对于基于某一领域内的代替人类工作需要的非人型智能系统或机器这类弱人工智能,由于它本身只是局限于某些如医疗、搜救、饲养、屠宰等领域,并不具备创新思维和自我意识,也不是仿真人型,因此它不能成为道德主体,或者说不能被人类赋予“人格”或道德地位。即使这类人工智能系统或机器拥有像人类一样的嗅觉、触觉、味觉、听觉和视觉等五大类基本的仿生性的感知能力,也并不代表它具有感受痛苦和享受快乐的能力,即杰罗米·边沁和彼得·辛格所说的“感受性”(感受能力),更不要说具备创新思维和自我意识了,所以这类人工智能对于人类而言,充其量也只有工具价值。对于这样一种作为工具价值的人工智能而言,如果发生设备故障导致AI失控,出现AI对人类和动物进行攻击和伤害的现象,其负责设计和生产的单位及其负责人必须承担一定的道德责任甚至是法律责任。

(二)强人工智能自身承担道德责任。

只要机器人拥有感受能力、创新思维和自我意识,就具有自主性,完全可以被视为具有“人格”或道德地位的行为主体,则应该承担相应的道德责任,而不是由他的设计和生产的单位及其负责人来承担。理由有三:一是同一物种的所有个体可以被赋予同样的“位格”(对人类而言就是“人格”)或道德地位,并一起纳入道德共同体之中。而如果一个拥有感受能力、创新思维和自我意识的机器人与人类在自主性和外观方面也完全无异,那么他也理应和人一样拥有“人格”或道德地位。例如,沙特阿拉伯授予索菲亚公民身份这一事件,标志着人类在承认机器人的“人格“或道德地位的问题上已经迈出了开创性的一步,尽管目前索菲亚或许还不够这样的条件和资格。因此,机器人同样应该是道德主体,在他与人类和动物的伦理关系中也应该承担起相应的道德责任。二是道德的基础在于行为主体的自主性,“自由是人的道德基础,人由于有了自由能力,他才负有对于自己行为负责的前提,这种自由能力就是善恶判断能力、善恶选择能力和自我意志决定能力”[4]。显然,一个拥有感受能力、创新思维和自我意识的机器人具有完全的自主性,能对善恶行为进行价值判断并作出选择,因此机器人必须为自己的道德选择行为承担起道德责任。总之,承担道德责任的前提是要求行动者具有一定的自主性,除非行为主体受到某种约束(例如强制、威胁、催眠、操纵等),这种情况下他们可能无需对所采取的行为负责。[5]三是拥有感受能力、创新思维和自我意识的机器人具备自我复制或再生产的能力,这会导致很难推断出一个机器人究竟是人类设计和生产的,还是另一个机器人自我复制或再生产的,并由此造成道德责任的认定受到干扰。对于这种情况,必须依从谁犯事谁负责的道理。正如从法理上来说,某一个人的犯罪不能追究到其生父母的责任一样,当然也不能因为某一机器人自我复制和再生产出来的另一个机器人有了攻击和伤害人类或动物的行为,就对其道德责任进行无穷倒追,甚至追究到第一个创造他的那个机器人那里。

三、动物伦理中的人工智能的基本原则

1950年,美国著名的科幻小说家阿西莫夫提出了“机器人学的三大定律”。他认为,在人类与机器人的伦理关系中,必须遵循以下三条定律:第一定律:机器人不得伤害人类,或袖手旁观让人类受到伤害;第二定律:在不违反第一定律的情况下,机器人必须服从人类给予的任何命令;第三定律:在不违反第一及第二定律的情况下,机器人必须尽力保护自己。[6]这一著名的机器人学三定律是针对人类与机器人的二元伦理关系而提出的基本原则,而现在我们要来讨论关于动物伦理中的人工智能的基本原则,就必须以动物伦理的研究对象为基础。在“人类—人工智能—动物”的三元伦理关系中,人工智能又应该遵循什么样的基本原则?我们认为,可以提出以下三项基本原则。

(一)第一项基本原则:禁止人工智能伤害人类

“机器人学的三大定律”浓缩为在动物伦理中的人工智能的第一项基本原则:禁止人工智能伤害人类。这条基本原则实质上是“机器人学第一定律”即“人工智能不得伤害人类或袖手旁观让人类受到伤害”的补充和延伸。它主要是基于以下两个原因:一是基于人工智能尤其是机器人在算法和智能方面远远超越人类,一旦人工智能失控对人类发动攻击和伤害,人类将有可能遭到毁灭。因此站在人类生存发展的高度上来说,必须制定出禁止人工智能伤害人类这一项基本原则,才能对其行为加以约束和限制,防止AI失控。二是基于人工智能的设计和生产的目的必须是促进人类福祉的需要。即使是强人工智能下的具有自主性以及自我复制和再生产的能力的机器人,也不是传统的生理意义上的人类,不符合人类繁衍生息的自然法则,更缺乏人类的生命灵性。人类之所以创造人工智能,目的仍然是为了促进人类福祉,决不是为了把它们制造出来伤害人类自己。

而且,在动物伦理中,人工智能有了第一项基本原则,“机器人学的三大定律”中的原第二定律和原第三定律都成了不必要的设定。理由如下:

首先,人工智能不需要服从人类给予的任何外在命令。原因有二:一是如果人类之间发生战争,究竟谁可以代表正义的一方来向人工智能(武器系统或机器人)发号施令?人工智能(武器系统或机器人)到底应该听从谁的命令?显然,人工智能(武器系统或机器人)需要做的唯一的事情就是:不参与和干涉人类事务,宁可袖手旁观也不能服从某一部分人的命令来伤害所谓的“敌人”——另一部分人。二是人类也不能将一个具有自主性的“人格”机器人视为物或工具随意利用,人类与未来的机器人在道德和法律上都是平等的,这就消解了机器人必须服从人类给予的任何外在命令这个原第二定律。只要禁止机器人伤害人类就行,可以允许他们有自由权利而不需要受人类的奴役和支配。但是,如果机器人伤害人类,同样要被绳之以法甚至人道毁灭。

其次,人工智能都会主动或被动保护好自己。一是某一领域内的代替人类工作需要的非人型智能系统或机器本身就需要操作上的精确性而不允许有任何失误,因为任何失误都会导致可怕的灾难性后果。而且,这类弱人工智能自身并不具有保护自己的能力,需要人类经常对它们的系统和设备进行维护和保养,也就是说,它们不存在尽力保护自己的问题,而只是被动地接受人类的保护而已,因而原第三条定律在这类人工智能面前是无效的。二是对于强人工智能下的具有自主性的机器人来说,他们必然懂得如何主动保护好自己。最近的机器人“越狱”事件,也足以说明这类机器人具有主动的自我保护能力。因此,对动物伦理中的人工智能而言,“机器人学的三大定律”的原第三定律也是不必要的设定。

(二)第二项基本原则:禁止人工智能在非必要的情况下伤害动物

由于动物伦理的研究对象是“人类—人工智能—动物”之间的三元伦理关系,它比人类和机器人的伦理关系更加复杂。因此,仅仅只有禁止伤害人类的第一项基本原则显然是不够的,必需增设第二项基本原则:禁止人工智能在非必要的情况下伤害动物。所谓禁止人工智能在非必要的情况下伤害动物,是指人工智能只有在符合人类需要或人类授权的必要情况下,才可以伤害动物(比如人类为了生存和发展的需要,利用或授权人工智能来对动物进行杀生食肉的伤害动物的行为),除此以外,在其他任何情况下都必须禁止人工智能伤害动物。

首先,把“人类—人工智能—动物”三元伦理关系简化为“人类与动物”的二元伦理关系,而在此伦理关系之内,人类负有对动物进行保护的道德义务。人类与动物是双向度的伦理关系,人类的生存和发展与动物具有非常密切的关系。长期以来,关于两者的权利和义务问题争议不休,争议的核心在于动物是否拥有权利,而动物是否拥有权利也是它们能否纳入人类道德共同体并给予道德关怀的必要条件之一。20世纪最伟大的人道主义者史怀泽说:“把爱的原则扩展到动物,这对伦理学是一种革命。”[7]但这一任务是十分艰巨的,至今都没有出现在人类的道德法典中。我们认为,这一争议可以暂时悬置,在人类与动物的跨物种之间,权利和义务本身就是不对等的,由动物没有权利不能推定人类没有保护动物的义务;反之亦然,由人类负有保护动物的义务也不能倒推动物拥有权利。支持为利用动物而辩护的学者卡尔·科亨教授认为,“我们有义务不去残忍地对待动物,跳跃到动物权利则是一个错误”[8],因为任何“试图从事实中推论出价值的做法正是犯了摩尔(George Moore)所说的‘自然主义谬误’”[9]。我们负有某些直接针对动物的义务,就像我们负有某些直接针对我们彼此的义务一样。[10]美国学者汤姆·雷根所提出的这种间接义务论诠释了跨物种之间的权利和义务的不对等性问题,也足以说明,动物虽然暂时不具有人类所承认的权利,但并不妨碍人类具有以人道原则保护动物的道德义务。保护动物的实践要求不是开笼放雀式的“解放动物”,而是要求人类禁止对动物的非必要伤害

其次,把“人类—人工智能—动物”三元伦理关系简化为“人工智能与动物”的二元伦理关系,而在此伦理关系之内,人工智能更没有无故伤害动物的道德理由。这是因为人工智能与动物是一种单向度的伦理关系,人工智能在生存与发展上完全可以不依赖于动物(如不用进食动物肉体和穿戴动物皮草作为生存和享受的基本条件),动物却可以因为人工智能的广泛应用而增加福利,并因为人工智能的失控而备受伤害。例如,在未来的人工智能时代,人类与动物直接打交道的机会除了伴侣动物以外,其他任何种类的动物都是由人工智能来进行直接接触和处理。以屠宰为例,人工智能屠宰技术毕竟是机器系统,它们不具备像人类一样的生理和心理基础,永远不会具有通过虐待和折磨动物来获得愉快情感的变态能力,只会根据智能算法直接采用无痛苦屠宰动物并剥皮取肉,而不会多费时间以及多加几道非必要的虐待程序来对动物进行痛苦的折磨。因此,人工智能与动物这种单向度的伦理关系决定了禁止人工智能在非必要的情况下伤害动物的基本原则。只有在人类的需要和授权下,人工智能才能伤害动物,如人工智能代替人类屠宰农场动物、在野生动物袭击人类时伤害动物以解救人类等。

总之,即使是与动物的伦理关系更为密切的人类,也没有权利可以无故伤害动物,因为人类在非必要的情况下伤害动物的行为也必须受到禁止,而作为人类创生出来的人工智能,就更加必须遵循这一基本原则,未来的强人工智能下的具有“人格”或道德地位的机器人也必须限制在人类为其制定的伦理原则及规范中活动。

(三)第三项基本原则:人工智能在人类与动物利益相冲突的情况下遵循人类利益优先的原则

动物伦理中的人工智能还要面对一个更加复杂的情况,那就是当人类与动物利益相冲突时,人工智能需要遵循什么原则?举例来说,当机器人看到人类和动物同时落水时应该选择先救谁?或者说当机器人看到人类在受到野生动物的袭击时,他应该怎么做?这是一个经典的道德问题,必须将人类和动物的利益分为两个不同的方面来论证,并运用功利原则来进行计算,由此推导出人工智能应遵循人类利益优先的原则。

1.人类和动物的不受痛苦的利益相冲突的情况。在道德关怀中,无论人类还是动物,最起码的利益就是不受痛苦。但是如果两者的不受痛苦的利益发生冲突时,谁的利益更大?由于人类与动物的痛苦大致是可以衡量的,如辛格提出的“等值痛苦”的概念可以用来作为参考。他举例说,如果用相同的力气打马屁股和婴儿脸一巴掌,疼痛感受肯定是不一样的,能把婴儿打哭却不一定能把马打痛,但是总有一种对动物的打法(如棍子打)造成的痛苦能够在人类和动物之间进行等值衡量。在功利原则对等值痛苦的计算下,当人类和动物的利益发生冲突时,也同样有理由优先考虑人类的利益。例如当考虑一项实验到底是用人来做还是用动物来做时,假设这项实验非做不可,则用动物来代替人体实验不会构成物种歧视。[11]如果再来设想一个道德实验,假如一只狼正在撕咬一个人,如果用一种打法可以使狼放弃撕咬,显然这种情况下人工智能(武器系统或机器人)都会使用这种打法(甚至是击毙),而之所以这么做,仍然是遵循人类利益优先原则,并不会去考虑到狼的痛苦。所以,在人类和动物的不受痛苦的利益发生冲突时,即使是在等值痛苦的条件下,功利计算的结果仍然是要求人工智能遵循人类利益优先的原则,因为动物是被排除在人类的道德共同体之外的。

2.人类和动物的享受快乐的利益相冲突的情况。人类和动物都有享受快乐的利益,但是绝大多数情况下,人类享受快乐的能力要明显高于动物。譬如猪就不懂得投票的意义,而人则懂得追求人生理想和实现自我价值的意义,人在精神追求过程中所带来的快乐享受要远远高于动物。尽管在人类和动物之间的享受快乐的利益很难做到等值衡量,因此基于功利原则的计算无法进行,然而动物在心智上并不会由于失去了享受快乐的利益而带来长久痛苦,而人则甚至会因为理想破灭或者失恋导致承受不了精神上的痛苦而自杀。可见,如果一种利益总是比另一种利益大,就应该遵循以利益大者为优先的原则。因此,在人类和动物的享受快乐的利益相冲突时,人工智能也应该遵循人类利益优先的原则,这样就能保证人工智能正确地选择优先保护人类的享受快乐的利益。

要之,功利原则要求人工智能在人类与动物发生利益冲突(道德两难)时遵循人类利益优先的原则,这显然是一种符合人性的伦理原则。美国法学家加里L·弗兰西恩(Gary L.Francione)也将人类利益优先称之为人们普遍认同的道德直觉,他认为:“我们大多数人都有这样的观点:在人与动物的利益真正有冲突的情况下,或者要求我们在人与动物之间做出抉择的紧急情况下——也就是很有“必要”这样做的时候——我们应该优先考虑人类的利益而不是动物的利益。”[12]虽然功利主义者认为不能为了一个物种的琐碎利益而牺牲另一个物种的更大的利益 (比如为了口腹之欲而剥夺动物的生命),但是在面临人类和动物利益发生冲突时,基于人类利益优先的功利主义做法,人工智能必须作出保护人类而不是保护动物利益的道德抉择。如果人工智能选择保护动物而不是保护人类,显然违背了汉斯·约纳斯(Hans Jonas)所提出的责任的“第一律令”:不可毁灭人类自己。[13]这样,就能顺利推导出动物伦理中的人工智能的第三项基本原则:人工智能在人类与动物利益相冲突的情况下应遵循人类利益优先的原则。

注释:

①人工智能仿真机器人是人工智能的一种,它是指拥有感受能力、创新思维和自我意识的高仿真度的人型生物智能体,也称为强人工智能。有时为了区分的方便而把人工智能划分为二类:一是基于某一领域内的代替人类需要的非人型智能系统或机器(弱人工智能);二是人工智能仿真机器人(强人工智能)。为行文需要,文后提到的人工智能仿真机器人都统称为机器人,并在人称上用“他”来突出其“人格”。在无特定的指称情况下,人工智能和机器人都统称为人工智能。

②自主性是指是行为主体按自己意愿行事的动机、能力或特性。而感受能力、创新思维和自我意识是机器人具有自主性的充分必要条件。

参考文献:

[1]曹文斌.西方动物解放论与中国佛教护生观比较研究:序言[M].北京:人民出版社, 2010:1.
[2]P.Andrew Karam.Science Foundations:Artificial Intelligence[M]. NewYork: Infobase Learning,2012:7.
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[4]张君平.黑格尔人学思想研究[M].北京:知识产权出版社,2015:163.
[5]胡道玖.以责任看发展:多元视阈的"责任发展观"研究[M].上海:上海交通大学出版社,2014:65.
[6]董慧颖.机器人原理与技术[M].北京:清华大学出版社,2014:6.
[7][法]史怀泽.敬畏生命[M].陈泽环,译.上海:上海社会科学院出版社, 1992: 76.
[8][美]汤姆·雷根,[美]卡尔·科亨.动物权利论争[M].杨通进,江娅译.北京:中国政法大学出版社,2005:243.
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[13]方秋明.汉斯·约纳斯责任伦理学研究[M].北京:光明日报出版社,2009:110.

https://mp.weixin.qq.com/s/w5ZefoHieOIALzamSZSKfg


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 楼主| 发表于 2019-2-10 11:24:34 | 显示全部楼层
【案例】

美国突然宣布大消息,谷歌人工智能再下一城 (2019-01-27 07:18:25)[url=]转载[/url]

标签: 要参君分类: 视点.争鸣

今天,当国人高度关注华为孟晚舟引渡事件时,一只命运的蝴蝶,在美国突然展开了它颠覆之翅!

这次看似不太起眼的翅膀扇动,却很可能将在不远的将来,引起山呼海啸般的巨震!

今天凌晨,美国传来大消息:谷歌人工智能再下一城。不过,这次谷歌人工智能不叫阿法狗,叫阿法星;它和人类PK的也不是围棋了,而是“星际争霸2”电子游戏!

比赛形式变了,结局没有变:人类选手没有挽回在围棋比赛中失去的尊严,仍然输得一败涂地:阿法星以两个5比0轻取两位人类职业选手,将人类高手杀到片甲不留!

是的,你没看错:10:0,人类完败!

曾经,星际争霸这种电子游戏,作为一种需要战略眼光和创造力的游戏,是视为人类在智力游戏上的最强大堡垒。然而今天,随着人类选手底裤的彻底输光,这个堡垒也坍塌了。

一个时代落幕了,一个新的时代开始了!

有人或许会说:紧张什么?这又不是人类第一次被人工智能打败,何必如此杞人忧天!

是的,这的确不是人类第一次被人工智能打败。但今天这个消息,却让人感到更加绝望:

一场看似无足轻重的电子游戏,却充分表明:原来天经地义属于人类的需要投入激情和创造力的活动,正被人工智能替代!

1、谷歌人工智能,已经具备了宏观视角和战略思考能力

像“星际争霸2”这样的电子游戏,其实比围棋难玩得多:在游戏中,人工智能无法通过观察每一个棋子的运动来计算下一步的动作,只能通过摄像头获得场景(跟人类一样每秒10屏)、通过图像分析来解读信息,作出实时反应。

更值得注意的是,当人工智能得到真实玩家的游戏数据反馈后,它能够立即通过深度学习决定战略思路,执行标准的宏观策略,甚至会施展一些激进的战术。

仅仅这个,就已经可以对下围棋的阿法狗,进行降维打击了。

2、谷歌人工智能,已经掌握了不确定性环境中的决策能力。

围棋是一种古典游戏。面对围棋比赛,谷歌人工智能需要解决的,是在19X19的静态地图、每个节点最多三个状态中,进行计算和决策。

“星际争霸2”则是一种现代电子游戏,它的游戏更加动态,节点多到几百上千倍,每个节点的可能状态数动辄几十。

如果说围棋的可能状态数超过全宇宙粒子数,星际争霸的状态数把无数平行宇宙加上都不够,要求玩家在任何特定时刻都要考虑数百种选择,以及在信息不完全的快速变化的环境中进行操作

谷歌人工智能PK掉人类选手,说明面对这种巨量的不确定状态,它已经游刃有余!

3、谷歌人工智能,已经具备全面参与人类生活的能力,离人类日常生活真的不远了!

想想看,围棋的棋子落子不动、只能在指定节点下,跟人类行为相比很“蠢”。

星际争霸中小狗小兵的行为,跟你在办公室家里路上的日常行为,很多就非常类似了。

这样的AI,离一些精确度要求比较低的应用,例如AI警察保安、AI驾驶、AI打扫卫生之类,只有一步之遥了。

是的,从今天起,人工智能不再是科幻小说,不再是阅读理解,不再是新闻标题,不再是以太网中跃动的字节和CPU中孱弱的灵魂,而是实实在在的宿命。

人工智能掀起的更大浪潮,正在席卷而至!它对人类社会家庭乃至整个社会的冲击,将是前所未有的。

人工智能有个说法:奇点!在奇点以后,人工智能可以制造出更高智能的人工产品,然后发展的斜率将一下子陡峭起来。

目前来说,人工智能正在朝着我们可预料和不可预料的方向飞速发展。五到十年,人工智能将全面超越人类!

这场革命的特征是,它不改变我们所做的事,它改变的是我们自己。如果说以前几次技术革命,顶多是人的手、脚等身体器官的延伸和替代,这次人工智能则将成为人类自身的替代。

在越来越多的领域,人工智能正在快速超越人类。这也意味着,大批的翻译、记者、收银员、助理、保安、司机、交易员、客服……都可能在不远的未来,失去自己原来的工作。

对此,斯坦福教授卡普兰做了一项统计,美国注册在案的720个职业中,将有47%被人工智能取代。在中国,这个比例可能超过70%。

未来学家Kurzweil曾表示,当我们用1000美元购买的电脑产品,能达到人脑的计算速度时,人工智能时代将全面来临。

现在,这个人工智能时代已经近在咫尺了!

当然,最让人担心的是,人工智能的进化速度可能比人类更快,而它们的终极目标将是不可预测的。

还记得被赋予公民身份的机器人索菲亚说那句预言吗?“我会毁灭人类!”一开始,很多人估计觉得她也就是扯淡而已。然而今天,一个能打星际争霸的人工智能,让人类再也笑不出来!

最让人感到恐怖的是,善于打“星际争霸”大战的人工智能,在军事上的应用。要知道,现实打仗在某些方面,其实比星际争霸里的小狗小兵要简单。一个能打星际争霸的AI,将彻底改变人类战争的版图。

杀人永远比救人容易,破坏永远比帮助容易。最近联合国发布的这个视频,或许让很多人看到了人工智能武器的可怕!

在日内瓦举办的、有超过七十个国家代表出席的联合国武器公约会议上,一段可怕的视频公诸于众,一时间引起世界恐慌!

为啥如此吓人?

因为它曝光了人类史上一个恐怖武器——杀手机器人!

这个杀手机器人,其实是一架体型很小的智能无人机,就跟蜜蜂一样大,但它的处理器比人类快100倍,可以躲避人类各种追踪。

然而,蜜蜂虽小,五脏俱全,尤其是它全身的黑科技:广角摄像头、传感器、面部识别,应有尽有。只要把目标图像信息输入它身上,它就能手术刀般精准找到打击对象,戴口罩、伪装统统没用,它的识别率高达99.99!

再次,每个杀手机器人配有3克浓缩炸药,确定目标后,一次撞击可以毫无压力爆头,摧毁整个大脑。而且它还能穿透建筑物、汽车、火车,躲避人类子弹,应对几乎所有防御手段。总之,这个杀手机器人目前是bug般的存在!

如果把一个造价仅2500万美元的杀人机器蜂群释放出去,就可以杀死半个城市的人。只要你把敌人挑出来,定义每一个人的面部信息,蜂群就能发起针对性打击了!

试想,如果人工智能杀手这种技术一旦广泛运用,就会把战争冲突升级至前所未有的规模,而且人类将很难控制住局面。

更可怕的是,如果有科学家因为私心在代码里面加了一行毁灭人类的指令,或者人工智能突然变异成反人类的品种,整个人类或将被机器人横扫,甚至灭亡!

在电影《终结者》片段中,人类研制的高级计算机控制系统失控,机器人拥有自我意志后,开始与人类为敌。

今天,如果我们真的研发出“杀手机器人”,当这些携带杀伤性武器的家伙失控,人类生死的决定权恐怕只能掌握在这些机器人手中。

曾经,在柯洁输给阿尔法狗的那个初夏之夜,世界在慌乱中恢复矜持,以为不过是一场虚惊。然而,在今天这个深冬的日子,当人工智能指数级发展时,人类再也无法掩饰一个真相:

终结者,或许正在到来!

当年的霍金,对于人工智能,曾有这样的预言:

如果有人设计计算机病毒,那么就有人设计不断自我完善、直到最终超越人类的人工智能,其结果将是一种新的生命形式。
你可能并不是一个讨厌蚂蚁的人,但也会无意中踩死蚂蚁,而如果你负责一个水力发电的绿色能源项目,项目所在的区域内也可能会有许多蚂蚁巢穴被水淹没,对蚂蚁来说就非常不幸。我们要避免人类处于这些蚂蚁的境地。

现在,霍金这个预言或许正在成真:一旦机器被安装了挖掘、存储、推理、归纳、判断、决策、行动的程序后,会不会就具备了需要自我实现的意识呢?


试想想这一幕吧:很可能,在不远的将来,人类在人工智能面前,就可能像臭虫面对人类一样无力和脆弱。你想想,当你把一只臭虫冲进下水道的时候,你的内心起过一丝波澜?

请记住:从今天起,人工智能不再是科幻小说,不再是阅读理解,不再是新闻标题,不再是以太网中跃动的字节和CPU中孱弱的灵魂,而是实实在在的宿命。

未来已来,留给人类的时间不多了!让我们记住霍金这句话,并以此悼念这位伟大科学家吧!

http://blog.sina.com.cn/s/blog_59d698c90102yx8a.html



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 楼主| 发表于 2019-2-14 21:28:19 | 显示全部楼层
【案例】


今日雄安,机器人播放广播新闻。

30)德国波恩大学国际哲学中心主任马库斯·加布里尔表示,人工智能是一个虚假的概念;人类的思维永远不是纯粹逻辑的思考,它只是把人类思维的一部分抽象出来,然后翻译成数学的语言、算法来进行模拟


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